大語言模型參數高效微調（PEFT）技術培訓
參數高效微調（PEFT）是一套技術方法，通過僅修改少量參數子集，即可實現大語言模型的高效適配。
本課程由講師帶領，提供線上或線下即時培訓。旨在幫助中階數據科學家與AI工程師，利用LoRA、適配器微調及前綴微調等方法，以更經濟、高效的方式微調大語言模型。
完成培訓後，學員將能夠：
- 理解參數高效微調方法背後的理論基礎。
- 使用Hugging Face PEFT實現LoRA、適配器微調及前綴微調。
- 比較PEFT方法與全參數微調在性能與成本上的權衡。
- 部署並擴展微調後的大語言模型，降低計算與存儲需求。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 豐富的練習與實踐。
- 在即時實驗環境中進行動手實作。
課程自訂選項
- 若需針對此課程申請客製化培訓，請聯絡我們進行安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程簡介
參數高效微調（PEFT）導論
- 全參數微調的動機與局限性
- PEFT概覽：目標與優勢
- 行業應用場景與用例
LoRA（低秩適應）
- LoRA的概念與直覺理解
- 使用Hugging Face與PyTorch實現LoRA
- 動手實作：使用LoRA微調模型
適配器微調
- 適配器模組的工作原理
- 與基於Transformer模型的整合
- 動手實作：對Transformer模型應用適配器微調
前綴微調
- 使用軟提示進行微調
- 與LoRA及適配器相比的優勢與局限
- 動手實作：在LLM任務中進行前綴微調
評估與比較PEFT方法
- 評估性能與效率的指標
- 訓練速度、內存使用與準確性之間的權衡
- 基準測試實驗與結果解讀
部署微調後的模型
- 保存與加載微調後的模型
- 基於PEFT模型的部署考量
- 整合至應用程式與流程管線
最佳實務與擴展
- 結合PEFT與量化、知識蒸餾
- 在低資源與多語言環境中的應用
- 未來發展方向與活躍的研究領域
最低要求
- 具備機器學習基礎知識
- 有操作大語言模型（LLMs）的經驗
- 熟悉Python與PyTorch
受眾
- 數據科學家
- AI工程師
14 小時
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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